Добрый день хабраюзеры! Не так давно я начал искать работу на позицию junior разработчика. Даже благодаря моему скромному резюме мне удалось побывать на не малом количестве собеседований за сравнительно малый промежуток времени. Из каждого собеседовании я выносил для себя что-то новое, где-то были мои проколы, но гораздо интереснее было замечать фэйлы меня собеседующих. Собственно о таких проколах я и хотел бы рассказать.

Начиналось все как и в прошлый раз, достаточно прозаично: мне пришлось разработать *-надцать ViewModel-ей для своего MVVM-приложения.
Для того, чтобы они оптимально работали как ViewModel-и, мои классы должны были наследоваться от DependencyObject или же реализовывать заезженный до дыр интерфейс INotifyPropertyChanged (INPC).

Давно уже ни для кого не секрет, что DependencyProperty тормознее ручной реализации INPC. Мои тесты показывают, что запись в DependencyProperty в ~13 раз медленнее ручной реализации. Поэтому я, как неисправимый оптимизатор, склоняюсь именно к INPC. Тем более, что код поддержки INPC выглядит логичнее и органичнее, чем описание DependencyProperties.

Этой статьей я начинаю цикл, цель которого – создание наиболее полного руководства по Managed Extensibility Framework (MEF) на русском языке. Результатом цикла, в моих планах, станет создание бесплатной электронной книги о MEF. Если у вас есть соображения или предложения по этому поводу – дайте мне знать в комментариях. Я надеюсь, что совместными усилиями мы можем создать отличное руководство.

Эта статья составлена по материалам моих докладов про MEF на разных встречах, в том числе на конференции DevConf.

Я ищу соавторов, критиков, просто людей, которые хотят помочь, в том числе с версткой документа.

Я работаю программистом уже много лет, на протяжении которых, как это ни странно, я всё время что-то программирую. И вот какую интересную вещь я заметил: в коде, написанном мной месяц назад, всегда хочется что-то чуть-чуть поправить. В код полугодичной давности хочется поменять очень многое, а код, написанный два-три года назад, превращает меня в эмо: хочется заплакать и умереть. В этой статье я опишу два подхода. Благодаря первому архитектура программы получается запутанной, а сопровождение — неоправданно дорогим, а второй — это принцип KISS.

Итак, представим себе, что есть два программиста. Один из них умный, прочёл кучу статей на Хабре, знает каталог GoF наизусть, а Фаулера — в лицо. Другой же делает всё просто. Первого будут звать, например, Борис Н., а второго — Маркус П. Само собой, имена вымышленные, и все совпадения с реальными людьми и программистами случайны.

Итак, к ним обоим приходит проектный менеджер (если в вашей вселенной PM не ходит сам к программистам, назовите его как-то иначе, например BA или lead, сути это не изменит) и говорит:
— Ребята, нам нужно, чтобы делался хлеб.

Именно так, «делался», без уточнения способа производства.

Как же поступят наши программисты?

При написании приложений, одной из важнейших вопросов являются потребление памяти и отзывчивость (скорость работы).

Считается, что сборщик мусора – черный ящик, работу которого нельзя предугадать.

А еще говорят, что GC в .NET практически не настраиваемый. А еще, что нельзя посмотреть исходники как классов .NET Framework, так и CLR, GC и т.п.

А я скажу как бы ни так!

В данной статье мы рассмотрим:

• структура организации размещения объектов в памяти
• CLR 4.5 Background Server GC
• правильная настройка сборщика мусора
• эффективный апгрейд приложений до .NET 4.0+
• правильное ручное управление памятью

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.